针对机舱内传播的病毒，对机舱环境进行了模拟。 利用ANSYS中的流体和CFD相结合的方法，通过对数据的研究来模拟机舱内的环境，并对数据进行分析以确定液滴在一定范围内散布的可能性，从而改善机舱内空气循环系统的结构。 ，减少机舱内呼吸道感染和病毒的传播可能性。

利用MATLAB实现了机载雷达空时三维信号处理时的方向图仿真，对了解波束形成以及方向图仿真有一定的帮助

发射信号采用三种中重复频率的参差信号，线性调频信号 考虑目标的距离模糊和多普勒模糊 低杂波信号和噪声信号 脉压—MTI—MT—CFAR—测距—测速过程

已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对该问题,提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激光雷达点云进行光谱信息的补充,通过提取点云数据的归一化高度、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图;通过设置不同的邻域大小和投影方向,生成多尺度和多投影特征图,并基于迁移学习方法进行多尺度、多投影的深层特征提取。针对上述提取的深层次特征,利用池化操作提取全局特征,并采用卷积神经网络进行初步分类,然后利用图割全局优化策略实现机载激光雷达点云的高精度分类。采用国际摄影测量与遥感协会提供的标准测试数据集对所提方法进行验证。与该协会网站上已公布的分类结果以及同样采用迁移学习方法的分类结果相比,所提方法在仅使用训练集中约0.6%的数据作为训练样本的情况下,总体分类精度可以达到94.9%,分类精度最高。

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机载激光雷达(Lidar)点云数据滤波是Lidar 数据后处理研究的重点和难点之一，也是首要解决的问题。传统曲面约束滤波算法利用最小二乘法拟合地形曲面，易受种子点粗差影响。针对这一问题，引入抗差估计理论改善曲面拟合效果，并设计自适应阈值确定的方法区分地面点与地物点。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)测试数据进行实验，与传统的8 种经典滤波方法进行对比，实验结果表明，抗差估计能得到更为合理的拟合曲面，获取的滤波结果非常可靠，对各种地形的适应性较强，具备较高实用价值。

从事相关项目设计多年，这款两轴两框架双光的机载吊舱适用于项目开发人员对吊舱或云台的设计参考，具有实用价值，已加工为成品

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